一种基于弱线索和轨迹预测的多目标跟踪方法

本发明公开了一种基于弱线索和轨迹预测的多目标跟踪方法，属于深度学习多目标跟踪技术领域。本发明首先设置目标检测模型，再设置目标跟踪算法，在遮挡发生时，利用位置速度‑LSTM模型预测目标未来轨迹，并计算运动方向成本；未遮挡时，采用卡尔曼滤波进行轨迹预测；在计算位置成本时，基于所设计的利用高度状态这一弱线索的混合高度交并比，再利用外观特征模型提取外观特征，在得到各个线索之后，通过匈牙利算法利用强弱线索对目标进行轨迹分配。为了平衡与利用各成本，本发明基于所配置的分配成本策略通过三次关联实现多目标跟踪。本发明一定程度上解决了遮挡、相似对象、外观退化等问题，增强了模型泛化能力和对复杂场景的目标跟踪能力。